數字化運維賦能？

對于客觀世界存在著未知，而數據可以從未知中找尋規律探索價值。

當我們具備了海量數據的獲取能力、處理能力以及的計算能力，我們就可以嘗試模擬天氣的變化、地殼的波動和潮汐的力量。

我們可以在機器設備運行中感知隱患和風險而延長設備生命周期，在鋼鐵精煉中發現溫度對化學元素的影響而提到鋼材品質，在汽車行駛的軌跡記錄中定位有效率的充電樁地點，可以通過長時間積累的氣象數據為風機葉片的角度提供支撐。

所以，數據賦能是由于數據反映出我們從來沒有掌握的客觀世界的規律從而帶來真實的業務價值。數據幫助我們的業務運行的更有效率！

數字化運維概念

智能運維（AIOps）的概念自 2016 年被 Gartner 提出以來，AI 技術越來越多地被應用到運維領域。隨著云計算、大數據、人工智能等技術的高速發展和普及，AIOps這個名詞的出現頻率不斷提升，大有不AIOps 就要落伍的感覺。

但是，真正想把 AIOps 的先進理念落實到運維體系中，產生實際有效的效果，并不是輕而易舉的事。理想很豐滿，現實很骨感。

究其原因，很大程度上源于一個AI 領域中普遍存在的誤區，那就是對各種機器學習、深度學習的算法、模型過于期待和，而忽略或低估了數據準備和數據質量的重要性。

數字化運維體系

1.數字化運維的架構，首先要有堅實的底座，因為數字化運維的服務主要以云化部署，要求平臺的能力積累和資源足夠厚重。

2.服務的解決方案要足夠豐富，企業隨著數字化轉型的深入，不僅在日常運維上需求升級，更在數字化轉型咨詢或是數字化運營這些更高維度上，對運維服務有新的需求。而華為的運維服務解決方案集，則具備了業界豐富的服務體系。

3.行業場景與運維體系相結合，產生了很多個性化的服務需求。因此，不斷拓展服務場景，亦是運維服務升級的未來方向，